Líneas de actividad

Colaboramos en diversos ámbitos sociales, humanitarios y ambientales

Ayudamos en proyectos de diferentes áreas y organismos; siempre desde la tecnología, el uso de los datos y la Inteligencia Artificial.

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Colaboramos en diversos ámbitos sociales, humanitarios y ambientales

Ayudamos en proyectos de diferentes áreas y organismos; siempre desde la tecnología, el uso de los datos y la Inteligencia Artificial.

Líneas de actividad

Preparación y respuesta ante desastres naturales

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Migraciones

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Medioambiente, cambio climático y agricultura

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Salud Pública

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Educación Digital

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Preparación y respuesta ante desastres naturales
Los datos proporcionan valiosa información para mejorar la preparación y respuesta ante desastres naturales. En particular, los datos extraídos de la red de telefonía móvil ayudan a localizar núcleos de población vulnerables e identificar patrones de movilidad previos y posteriores al desastre. Probablemente, esta sea la línea de actuación que más directamente contribuye a salvar vidas humanas, y es que gracias a la tecnología colaboramos con diferentes organizaciones que han actuado en zonas en las que se han producido diferentes desastres y han ayudado a los afectados.
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Big Data e IA para Magic Box

Proyecto Magic Box

Nuestra colaboración con Unicef en el proyecto Magic Box analiza e integra datos de diferentes fuentes para proporcionar insights que ayuden a la respuesta ante desastres naturales. Concretamente, hemos analizado el impacto de varios desastres en Colombia, como la inundación ocurrida en Mocoa (abril 2017).

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Big Data e IA para SafePost

SafePost

SafePost es un servicio que permite comunicarte a través de redes sociales o enviar correos electrónicos sin necesidad de disponer Internet. Esta publicación o envío de información se realiza a través del uso del SMS cifrado como canal de comunicación. Además, la tecnología de SafePost puede usarse para dotar a aplicaciones de terceros de capacidades de comunicación de datos a través de SMS cifrado.

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Migraciones
Cada año, millones de personas se ven forzadas a abandonar sus hogares por diversos motivos como conflictos bélicos, persecución, o necesidad de encontrar mejores perspectivas económicas. Los fenómenos migratorios constituyen un enorme reto humanitario tanto para aquellos que abandonan su lugar de residencia como para las comunidades de acogida. Siendo expertos en datos aplicados a la movilidad de grandes grupos de personas parece lógico aplicar nuestro conocimiento a una de las principales causas de preocupación como problema global de índole humanitario: los movimientos migratorios internos e internacionales.
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Big Data e IA para patrones de movilidad
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Patrones de movilidad en comunidades vulnerables a fenómenos climáticos extremos

Estamos desarrollando junto la organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y la GSMA un análisis de flujos migratorios internos en Colombia, centrándonos en los departamentos de La Guajira, Tolima y Huila. Gracias al uso de datos móviles, datos abiertos y capacidades analíticas de LUCA podemos detectar y cuantificar patrones de movilidad potencialmente vinculados a migraciones internas cuyos lugares de origen son más vulnerables a fenómenos climáticos extremos, tales como la sequía. Así, los organismos implicados son capaces de entender la realidad de este fenómeno migratorio asociado con el clima y la baja resiliencia, hasta ahora muy difícil de detectar, y tomar decisiones bien fundamentadas para mejorar la vida de estas personas.

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Medioambiente, cambio climático y agricultura
El desarrollo de la sociedad, el éxodo masivo de las zonas rurales a las urbanas ha provocado, entre otras cosas, un mayor consumo de energía y la generación de mayores cantidades de residuos; esto ha traído como consecuencia un cambio en la forma en como interactuamos con el medioambiente. El cambio climático es hoy una realidad, y nosotros como expertos en datos e IA, hemos querido involucrarnos aplicando nuestro conocimiento en esta índole.
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Big Data e IA para la calidad del aire

Calidad del aire en entornos urbanos

Las grandes ciudades abordan un serio problema de salud pública relacionado con los altos niveles de contaminación del aire que soportan sus ciudadanos. Gran parte de las emisiones de gases contaminantes provienen del sector del transporte. Aprovechando nuestra plataforma de análisis de movilidad, Smart Steps, somos capaces relacionar movilidad y contaminación en ciudades como Madrid y Sao Paulo, proporcionando insights que nos ayudan a predecir niveles de NO2. Nuestra colaboración con GSMA combina datos del tiempo, datos móviles y medición de los niveles de NO2 con el fin de conocer en detalle la calidad del aire en Sao Paulo.

+ info proyecto Madrid Documento del proyecto + info proyecto Nuremberg + info proyecto Sao Paulo
Salud Pública y Seguridad Ciudadana
La toma de decisiones de manera preventiva es fundamental en asuntos de Salud Pública y Seguridad Ciudadana. Por ello, el uso de Machine Learning y modelos predictivos pueden ser de gran ayuda en estas temáticas.
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Big Data e IA para predecir brotes epidémicos en Sudamérica

Brotes epidémicos en Sudamérica

Cooperamos con la Panamerican Health Organization (PAHO, dependiente de WHO) así como con UN Global Pulse y UNICEF para la generación de modelos predictivos de difusión de enfermedades a partir de datos de movilidad. Dichos modelos complementan a los modelos epidemiológicos que intentan predecir la propagación de enfermedades como el Dengue y el Zika en Colombia o el sarampión en Brasil.

+ Info proyecto + Info proyecto
Big Data e IA para la seguridad ciudadana

Seguridad Ciudadana

Junto con la Universidad de Columbia, usamos datos móviles anonimizados y agregados junto con bases de datos policiales para predecir los hotspots de delincuencia en el centro de Nueva York.

También colaboramos con el proyecto Ciudata Segura, desarrollado por el Banco Interamericano de Desarrollo, que tiene como objetivo generar insights asociados a criminalidad en 6 grandes urbes de Colombia.

+ Info proyecto Seguridad Ciudadana New York +Info del proyecto Ciudad Segura:
Educación Digital SDGs
ProFuturo nace con la vocación de transformar la educación de 10 millones de niños en 2020. Impulsado por Fundación Telefónica y "la Caixa", el programa tiene como misión reducir la brecha educativa en el mundo proporcionando una educación digital de calidad a niños y niñas de entornos vulnerables de Asia, África Subsahariana y América Latina. Su propuesta educativa incorpora desarrollo profesional docente a través de la formación, recursos digitales y nuevas metodologías de enseñanza-aprendizaje. Seguramente ésta sea la línea de actividad que más dentro está de nuestro ADN. No concebimos la tecnología sin aportar a la educación, ni la educación sin basarse en la tecnología.
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Big Data e IA para fomentar la educación digital

Educación Digital: Profuturo

Colaboramos con ProFuturo en la aplicación de técnicas de “Learning Analytics” en la búsqueda del “algoritmo de la calidad educativa”. A través de la IA, este algoritmo ayudará a medir los resultados de su programa, a tomar decisiones basadas en datos y a la personalización de la enseñanza. Esto contribuye al objetivo último de ProFuturo de mejorar la calidad de la educación y el aprendizaje de niños y niñas en entornos vulnerables.

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Cómo contribuimos a la sociedad
Telefónica está firmemente comprometida con el cumplimiento de los ODS. En LUCA asumimos también este compromiso aportando soluciones basadas en datos y la aplicación de la Inteligencia Artificial de un modo responsable y respetuoso con la privacidad de las personas.

Partnerships for the goals

Hemos establecido acuerdos con las organizaciones y ONGs más relevantes a nivel mundial.

Data Transparency Lab

Tenemos un fuerte compromiso con la transparencia y el uso ético y responsable de los datos.

Partnerships for the goals

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Data Transparency Lab

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